Come KIABI ha ottimizzato il CRM con l'IA Predittiva di Splio

Scopri come KIABI, marchio leader della moda per tutta la famiglia, ha incrementato le performance del suo CRM ottimizzando la gestione dei contenuti di comunicazione e personalizzando la pressione di marketing, il tutto grazie all'intelligenza artificiale di Splio.

Julie Huguet Macquart, CRM Leader della Business Unit World di KIABI, ha condiviso con noi la sua esperienza e i risultati ottenuti grazie all'integrazione della soluzione Splio Predictive IA nella loro strategia CRM.

Quali sono le sfide del CRM per KIABI?

Sono entrato in KIABI poco più di un anno fa e attualmente gestisco un team di 7 CRM Manager, ciascuno dei quali è responsabile di un Paese specifico, come la Spagna o la Francia, oppure di più Paesi più piccoli gestiti in maniera centralizzata. 

KIABI si sta posizionando oggi come un alleato mondiale per le famiglie, e non solo come un marchio di abbigliamento di MODA. Questo include servizi come la vendita dell'usato e il programma d'engagement di KIABI, in cui il cliente è al centro di ciò che facciamo. Queste azioni sono ricompensate da iniziative quali referral e recensioni di prodotti.

Utilizziamo diversi metodi per  incentivare le relazioni con i clienti, come email, SMS e notifiche push sulla app e sul sito web. Il nostro obiettivo è fidelizzare i clienti e trasformarli in clienti abituali dei vari marchi KIABI, grazie a un piano di promozione commerciale definito dai team di marketing e promozione.

Quali sfide avete affrontato con Splio Predictive AI?

Il nostro approccio al lavoro includeva una segmentazione dei dati dei clienti, tuttavia spesso optavamo per comunicazioni generiche, poiché sviluppare diverse varianti era troppo complesso per garantire un impatto significativo. Con un team di sole 7 persone responsabile di 5 Paesi e di tutti i franchisee, non era sostenibile.

Abbiamo iniziato a testare Splio Predictive AI in Spagna durante 4 mesi e i risultati sono stati evidenti. Conoscendo la potenza dello strumento grazie alle mie esperienze precedenti, sapevo che avrebbe potuto trasformare il nostro modo di lavorare.

Inizialmente, l'implementazione era vista come un vantaggio aggiuntivo, ma non avevamo ancora modificato del tutto il nostro approccio operativo. Un anno fa, dopo aver introdotto Splio Predictive AI in tutti i nostri mercati (Francia, Spagna, Italia, Belgio, Portogallo) con risultati sempre più positivi, abbiamo avviato riunioni mensili con il nostro Customer Success Manager per sfruttare al massimo tutte le potenzialità della piattaforma, dato che inizialmente il team si concentrava solo sulle funzionalità legate alle campagne. 

Abbiamo anche scelto di adottare un nuovo approccio puntando maggiormente su delle campagne mirate grazie all'IA.Attualmente, gli invii massivi sono riservati esclusivamente a operazioni che lo richiedono realmente, come i saldi o le vendite private. Tutte le altre comunicazioni passano ora attraverso Splio Predictive AI. Utilizziamo le funzioni Efficiency Map e Audience Mapper, che ci forniscono gli approfondimenti necessari per comprendere meglio i prodotti complementari. Avendo un'ampia gamma di prodotti, possiamo sfruttare al massimo le associazioni di prodotto e le strategie di cross-selling.

Come avete affrontato la pressione marketing con questi cambiamenti?

Prima tutti i nostri clienti ricevevano lo stesso numero di messaggi e le stesse comunicazioni di marketing. Oggi inviamo più comunicazioni a settimana, ma la pressione marketing è gestita individualmente. Ad esempio, un cliente può ricevere tre newsletter in una settimana se gli argomenti trattati lo interessano, mentre la settimana successiva potrebbe non riceverne alcuna se non ci sono contenuti interessanti. 

Abbiamo misurato l'efficacia di questa strategia eseguendo test di pressione-performance.

Abbiamo constatato che l'utilizzo dei suggerimenti forniti dai nostri Customer Success Manager portava a risultati migliori. Nel 2023, questo cambiamento è avvenuto gradualmente. Il mio obiettivo era ridurre il numero di messaggi inviati, ottenendo comunque risultati migliori, e abbiamo dimostrato questa efficacia attraverso i dati.

Come avete misurato l'impatto di questa nuova strategia resa possibile da Splio Predictive AI?

Abbiamo voluto misurare l'impatto complessivo di questo cambiamento di strategia sulle prestazioni del CRM nel suo complesso, e non solo sulle campagne target utilizzando la piattaforma. Ed è esattamente ciò che abbiamo riscontrato.

A livello globale, siamo riusciti a generare più vendite attraverso l'email marketing pur inviando meno messaggi.

Nel complesso, questo cambiamento di strategia ha determinato un raddoppio del tasso di clic, una riduzione di tre volte del tasso di abbandono dei KPI del CRM e a un aumneto delle vendite rispetto all'anno precedente. Questa strategia ha favorito sia le vendite in negozio che quelle online, consentendo di personalizzare la pressione sulle vendite e di ridurre il numero degli invii.

Come hanno affrontato questi cambiamenti i team?

Alla fine, i team hanno guadanato maggiore autonomia nella scelta dei temi da trattare e nei metodi per affrontarli, permettendo loro di esprimere meglio le proprie idee. Poiché i dati erano inequivocabili, siamo riusciti a dimostrare l'affidabilità di questa nuova strategia.

Questo progetto ha anche creato una maggiore coesione nel team, favorendo la sinergia e la condivisione. Ad esempio, in alcuni mercati dove la stagionalità è più avanzata, sperimentiamo le idee e, se si rivelano efficaci, i paesi successivi le adottano, implementando così le stesse campagne e modelli.

In termini di familiarizzazione con la piattaforma, i team hanno acquisito rapidamente le competenze tecniche necessarie. Gli incontri mensili con il Customer Success Manager si sono rivelati fondamentali per incorporare i vostri suggerimenti e le best practice durante il lancio globale. D'ora in poi, le riunioni si svolgeranno con frequenza trimestrale, dato che i team hanno raggiunto un buon livello di autonomia.

Quali sono le prospettive per il futuro?

Vogliamo testare nuove campagne e nuovi modelli predittivi. Stiamo inoltre ampliando il nostro database includendo gli utenti sono attivi da più di 12 mesi. Sebbene alcuni utenti non aprano le email da diverso tempo, includerli nelle nostre campagne può aiutarci a riattivarli e a far crescere il nostro pubblico attivo. 

Come riassumeresti il successo del progetto?

Direi che siamo riusciti a inviare il messaggio giusto alla persona giusta, con una maggiore personalizzazione. Di conseguenza, abbiamo ridotto il numero di invii, migliorando allo stesso tempo le prestazioni complessive del CRM in termini di engagement e vendite. Questo approccio ci consente di offrire ai nostri clienti un'esperiena più soddisfacente, contribuendo così a ottenere risultati commerciali più efficaci.